一、HashMap 核心数据结构（JDK1.8）
- JDK1.8 中 HashMap 的底层数据结构是什么？各组成部分的作用是什么？链表与红黑树的转换条件是什么？
• 核心回答：JDK1.8 中 HashMap 底层采用 数组+链表+红黑树 的组合结构。其中，数组（又称"桶数组"）是基础存储容器，每个位置对应一个"桶"，通过索引能快速定位元素；链表用于解决"哈希冲突"------当多个元素的哈希值映射到同一数组索引时，用链表将这些元素串联起来，避免冲突元素无法存储；红黑树则是为了优化长链表的查询效率，防止链表过长导致查询时需要遍历大量节点，拖慢速度。
链表与红黑树的转换有明确条件：①当链表长度 超过8个节点，且桶数组的总长度 ≥64 时，链表会自动转为红黑树；②当红黑树中的节点个数 少于6个 时，红黑树会转回链表。
• 思考+例子：用"社区便利店的零食货架"理解最贴切。桶数组就是货架上的"格子"，每个格子有编号（比如1-16号），对应数组的索引；零食就是HashMap中的元素，店员会根据零食的条形码（对应元素的key）算一个"格子编号"（哈希运算→数组索引），把零食放进对应格子。
如果1号格子已经摆满了（多个零食的条形码算出同一个索引，发生哈希冲突），后续的零食就会用小挂钩串起来，挂在1号格子的侧面------这串零食就是"链表"。但如果挂钩上挂了9包零食（超过8个），而且便利店的货架总格子数有64个（不是16个，说明货架足够大，有优化必要），店员就会把这串挂钩换成一个"分层小货架"（红黑树）：小货架分3层，每层放3包零食，顾客找零食时按"从上到下、从左到右"的顺序，不用像翻挂钩那样挨个捋，速度快很多。反之，如果小货架上的零食被买走只剩5包（少于6个），店员又会把小货架拆成挂钩（链表），因为零食少的时候，挂钩拿取更方便，不用特意维护分层结构。
这个设计的核心是"平衡效率与复杂度"：链表适合少量冲突的场景，结构简单、不用额外维护；红黑树适合大量冲突的场景，查询效率高（时间复杂度O(logn)，远优于链表的O(n)），但维护起来稍复杂。用"8"和"6"作为转换阈值，既能避免短链表用红黑树造成的资源浪费，也能避免长链表查询慢的问题，还能防止频繁转换（比如刚转红黑树又转回链表）。
二、红黑树相关问题
- 红黑树的核心规则是什么？为什么 HashMap 要用红黑树，而不是普通二叉树或平衡二叉树？
• 核心回答：红黑树是一种"自平衡的二叉查找树"，为了保证查询效率，它有5条核心规则：①每个节点要么是红色，要么是黑色（没有其他颜色）；②根节点必须是黑色；③所有"叶子节点"（实际是指向null的虚拟节点，比如树最底层的空位置）都是黑色；④红色节点的两个子节点必须是黑色（不能出现两个红色节点连续的情况）；⑤从任意节点到其所有叶子节点的路径中，黑色节点的数量相同（称为"黑高一致"）。
HashMap选择红黑树，是因为普通二叉树和平衡二叉树都有明显缺陷：①普通二叉树最坏会退化成"链表"------比如按1、2、3、4、5的顺序插入节点，树会变成一条直线，查询时需要从根节点遍历到最后一个节点，时间复杂度从O(logn)变成O(n)，和链表一样慢；②平衡二叉树（如AVL树）的平衡要求太严格（左右子树高度差不能超过1），插入或删除节点时需要频繁旋转调整，比如插入一个节点后，可能要连续旋转3-4次才能保持平衡，维护成本高；红黑树的平衡要求宽松，只需满足5条规则，插入/删除时旋转次数少，既能保证查询效率（接近平衡二叉树），又能降低维护成本。
• 思考+例子：用"班级座位按身高排列"的场景理解三种树的差异。假设班级座位按"身高从矮到高"排列，每个学生就是一个节点，身高就是节点的值。
普通二叉树：如果按1.5m、1.6m、1.7m、1.8m、1.9m的顺序安排座位，座位会变成"1.5m在最左，1.6m坐在1.5m的右边，1.7m坐在1.6m的右边......"的一条直线，老师要找1.9m的学生，需要从1.5m开始，挨个问到最后，和叫学号排队一样慢。
平衡二叉树（AVL树）：要求左右两侧的座位高度差不能超过1。比如先安排1.7m的学生坐中间（根节点），1.6m坐左边，1.8m坐右边，1.5m坐1.6m的左边------此时左边高度2，右边高度1，符合要求；但如果再安排1.9m坐1.8m的右边，右边高度变成2，还是符合；如果安排2.0m坐1.9m的右边，右边高度变成3，左边高度2，就必须调整座位：把1.8m移到1.7m的右边、1.9m的左边，2.0m坐1.9m的右边，1.7m坐1.8m的左边------调整次数多，像每次加人都要重新排座位，麻烦。
红黑树：就像"宽松版的平衡座位表"，只要满足"没有两个戴红领巾的学生连坐、每条过道的黑衣服学生数量相同"就行（红色=戴红领巾，黑色=穿黑衣服）。比如安排1.5m（戴红领巾）坐1.6m（穿黑衣服）的左边，1.7m（戴红领巾）坐1.6m的右边，1.6m是中间（根节点，穿黑衣服）------没有连续戴红领巾的学生，且从1.6m到左右两边的"空座位"（叶子节点），黑衣服学生都只有1个（符合规则）。即使再安排1.8m（戴红领巾）坐1.7m的右边，也不用调整座位------虽然右边人数比左边多，但符合红黑树规则，不用像平衡二叉树那样频繁挪位置。
HashMap用红黑树，就是想在"查询快"和"维护简单"之间找平衡：既不想像普通二叉树那样查得慢，也不想像平衡二叉树那样维护起来费劲儿。
- 红黑树是通过什么方式保持平衡的？这两种方式分别起到什么作用？
• 核心回答：红黑树通过 旋转 和 染色 两种方式配合，保持自身的平衡，避免某一侧子树过度倾斜。①旋转：分为左旋和右旋两种，作用是调整节点的位置关系，改变子树的高度------比如某一侧子树太长，通过旋转把长的一侧"掰短"，短的一侧"拉长"，让整体更均匀；②染色：改变节点的颜色（红变黑或黑变红），作用是修复违反红黑树规则的情况（比如出现连续红节点、黑高不一致），减少旋转的次数------很多时候不用动节点位置，只改颜色就能符合规则，降低维护成本。
• 思考+例子：用"排队买奶茶"的场景理解这两种方式。假设排队的人按"身高从矮到高"排列（对应红黑树的节点值有序），每个人要么戴红领巾（红色节点），要么穿黑衣服（黑色节点），规则是"不能有两个戴红领巾的人连排""从队头到队尾的每条分支，穿黑衣服的人数相同"。
旋转：比如队伍中，A（戴红领巾，1.6m）站在B（穿黑衣服，1.7m）的右边，C（戴红领巾，1.8m）又站在A的右边------此时右边队伍比左边长，倾斜严重。这时候店员会让A"左旋"：A走到B的左边，B变成A的右边，C还是A的右边------队伍从"B→A→C"变成"A→B，A→C"，右边的长度缩短，左右更均匀。右旋则相反，比如A站在B的左边，C站在A的左边，左边太长，就让A右旋到B的右边，调整队伍长度。旋转的核心是"动位置"，快速解决子树倾斜问题，就像把长的队伍"掰"到短的一侧。
染色：如果新加入的D（戴红领巾，1.75m）站在C的右边，此时A（红）→C（红）→D（红）出现连续戴红领巾的人，违反规则。这时候不用调整位置（旋转），而是让C换成黑衣服，A也换成黑衣服------变成A（黑）→C（黑）→D（红），既没有连续戴红领巾的人，穿黑衣服的人数也一致。染色的核心是"改标签"，用简单的颜色变化修复规则，避免频繁移动位置（旋转），就像不用让排队的人换位置，只换衣服颜色就能符合要求，节省时间。
实际场景中，红黑树会先尝试染色修复，如果染色解决不了（比如染色后黑高不一致），再进行旋转------就像店员先让顾客换衣服颜色，换颜色不行再调整排队位置，尽量用简单的方式保持队伍平衡。
三、HashMap 的核心流程（put/查找）
- HashMap 的 put 方法（存储元素）流程是怎样的？请结合具体场景说明。
• 核心回答：HashMap 存储元素（put方法）的流程可概括为"算哈希→判数组→算下标→插节点→转结构→判扩容"6步，具体如下：①对元素的key进行"哈希扰动"（混合key的hashCode高16位和低16位），得到更随机的最终哈希值；②判断桶数组是否为空或长度为0，若是则先执行扩容（创建初始容量的数组，默认16）；③用"哈希值 & (数组长度-1)"计算元素的数组下标，确定元素要存的"桶位置"；④根据下标位置的节点类型插入元素：若位置为空，直接插入新节点；若为红黑树节点，按红黑树的插入规则把节点放进树中；若为链表节点，把新节点挂在链表的末尾；⑤插入后，检查链表长度：若链表长度≥8且数组长度≥64，将链表转为红黑树；⑥最后判断当前元素总数是否超过"阈值"（数组长度×负载因子，默认负载因子0.75），若是则执行扩容（数组长度翻倍）。
• 思考+例子：用"公司存储员工档案"的场景理解，比如要把"工号=2024001，档案=张三-技术部"的员工档案（key=工号，value=档案）存入HashMap。
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哈希扰动：先获取工号2024001的hashCode（假设是87654321），然后将这个值右移16位（87654321 >>>16 = 1335），再和原hashCode做异或运算（87654321 ^ 1335 = 87653002），得到最终哈希值87653002。这一步是为了让哈希值更随机，避免不同工号算出同一个下标。
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判数组：如果HashMap刚创建，桶数组还是空的，就先扩容到初始容量16（创建16个"档案格"的数组）。
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算下标：数组长度16，用"87653002 & (16-1)"=87653002 &15=10（因为15是二进制1111，&运算取哈希值的最后4位），得到下标10，对应数组的第10个档案格。
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插节点：①如果第10个档案格是空的，直接把张三的档案放进去；②如果格子里是红黑树节点（比如之前已经存了很多档案，链表转成了红黑树），就按红黑树的规则把张三的档案插入树中；③如果格子里是链表节点（比如已经存了3份档案，串成链表），就把张三的档案挂在链表的末尾。
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转结构：如果插入后链表长度变成8，而且数组长度是16（不够64），不会转红黑树；如果数组长度已经扩容到64，就把这条8个节点的链表转为红黑树，方便后续查档案。
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判扩容：假设当前数组长度16，阈值=16×0.75=12。如果插入张三的档案后，总档案数变成13，超过阈值12，就把数组扩容到32（16×2），并把原来的12份档案转移到新数组中，腾出空间存更多档案。
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HashMap 的查找元素流程是怎样的？和 put 流程有什么关联？
• 核心回答：HashMap 查找元素的流程是 put 流程的"反向操作"，步骤更简洁：①对要查找的key进行哈希扰动，得到与存储时完全相同的最终哈希值；②用"哈希值 & (数组长度-1)"计算下标，定位到桶数组的对应"桶位置"；③根据该位置的节点类型查找元素：若节点的key与查找key一致，直接返回该节点的value；若为红黑树节点，在红黑树中按"二叉查找"规则（比当前节点小找左子树，比当前节点大找右子树）查找；若为链表节点，遍历链表逐一对比key，找到匹配节点后返回value；④若遍历结束未找到匹配key，返回null（表示元素不存在）。
两者的核心关联是"复用哈希逻辑"------查找时的哈希扰动、下标计算方式，与put时完全一致，确保同一个key的存储位置和查找位置相同，避免"存得进去、找不到"的问题。
• 思考+例子：还是用"公司查找员工档案"的场景，比如要查找"工号=2024001"对应的员工档案。
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哈希扰动：和存档案时一样，对工号2024001计算hashCode=87654321，右移16位得1335，异或后得最终哈希值87653002------确保和存储时的哈希值完全相同，不会算错位置。
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算下标：如果当前数组长度还是16，用87653002 &15=10，定位到数组第10个档案格------和存档案时的位置完全一致，不用乱翻其他格子。
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找节点：①如果第10个档案格的节点key就是2024001，直接取出对应的"张三-技术部"档案；②如果格子里是红黑树，就从树的根节点开始比：根节点key是2024005（比2024001大），找左子树；左子树节点key是2024001，匹配成功，取出档案；③如果格子里是链表（比如有4份档案，key分别是2024005、2024003、2024001、2024007），就从链表头开始，逐个对比工号，找到2024001对应的档案；④如果第10个档案格是空的，或链表/红黑树里没有2024001的key，返回null（表示没找到该员工的档案）。
关联点：就像你把钥匙放在家里的"抽屉10"（put流程），找钥匙时也必须去"抽屉10"（查找流程），而且放钥匙和找钥匙时，判断"抽屉10"的方式完全一样------如果放的时候按"钥匙上的编号算抽屉"，找的时候也按同样的编号规则，才能快速找到，不会浪费时间。
四、HashMap 的哈希设计（扰动函数/容量）
- HashMap 的哈希/扰动函数是怎么设计的？为什么要这样设计？
• 核心回答：HashMap 的哈希/扰动函数设计逻辑是"混合key的hashCode高16位和低16位"，具体逻辑为：先判断key是否为null，若为null则哈希值为0；若不为null，先获取key的hashCode（一个32位的int值），然后将这个hashCode右移16位（得到高16位的数值），最后让右移后的高16位与原hashCode的低16位做"异或"运算，得到最终的哈希值。
这样设计的核心目的是"让哈希值的低16位带上高16位的信息"，增加低16位的随机性------因为HashMap计算下标时，只用哈希值的低几位（由数组容量决定，比如容量16只用低4位），若低几位重复，就会导致哈希冲突；而混合高16位后，低几位的随机性更强，重复概率更低，从而减少冲突。
• 思考+例子：用"小区停车费缴费窗口分配"的场景理解。假设小区有16个缴费窗口（数组容量16），窗口编号0-15（对应数组下标），业主的停车编号是32位的数字（比如"1001202405010001"，对应key的hashCode），分配窗口时只能看停车编号的最后4位（因为数组容量16是2^4，计算下标时用哈希值的低4位）。
如果两个业主的停车编号分别是"1001202405010010"（最后4位0010）和"1002202405010010"（最后4位0010），最后4位相同，就会分到同一个窗口（哈希冲突），排队时间变长。但如果用扰动函数：把第一个业主停车编号的前16位"10012024"（高16位）和后16位"05010010"（低16位）做异或，得到新的停车编号后4位可能变成"0110"；第二个业主停车编号的前16位"10022024"和后16位"05010010"做异或，新的后4位可能变成"1010"------原本重复的后4位，混合高16位后变得不同，就不会分到同一个窗口，排队时间缩短。
简单说，32位的hashCode太长，而数组容量小，只能用低几位算下标。扰动函数就像"把停车编号的前半段和后半段混在一起"，让低几位不仅包含后半段的信息，还带上前半段的信息，变得更随机------就像调果汁时把苹果汁（高16位）和橙汁（低16位）混在一起，避免只喝到单一味道（某几个窗口排队多）。
- 为什么哈希/扰动函数能降低哈希碰撞的概率？请结合数组容量的特点说明。
• 核心回答：哈希碰撞的本质是"数组容量小，计算下标时只能用哈希值的低几位，导致不同哈希值的低几位重复"。扰动函数能降低碰撞，关键和HashMap数组容量的特点（始终是2的倍数）密切相关：①数组容量是2的倍数时，计算下标用"哈希值 & (数组长度-1)"，本质是"取哈希值的低k位"（k是数组容量的二进制位数，比如容量16是2^4，取低4位；容量32是2^5，取低5位）；②若不做扰动，不同key的hashCode可能"高16位不同，但低k位相同"------比如两个hashCode分别是"12345678"（低4位0110）和"98765432"（低4位0110），低4位相同，会算到同一个下标（碰撞）；③扰动后，高16位与低16位异或，低k位会带上高16位的信息------原本低k位相同的哈希值，混合后低k位可能变得不同，从而减少碰撞。
• 思考+例子：用"学校运动会分组"的场景理解。假设运动会有16个小组（数组容量16，2^4），小组编号0-15（对应数组下标），学生的参赛编号是32位的数字（对应hashCode），分组时看参赛编号的最后4位（低4位，因为16-1=15是二进制1111，&运算取低4位）。
如果两个学生的参赛编号分别是"2024050100010110"（低4位0110）和"2024050100020110"（低4位0110），低4位相同，会分到同一个小组（碰撞），导致小组人数过多。此时扰动函数发挥作用：第一个学生的hashCode=2024050100010110，右移16位得20240501，与原hashCode异或后，新的低4位可能变成"1010"；第二个学生的hashCode=2024050100020110，右移16位得20240501，与原hashCode异或后，新的低4位可能变成"1100"------原本低4位相同的两个编号，扰动后低4位不同，就会分到不同小组，小组人数更均匀。
如果数组容量不是2的倍数，比如17，"数组长度-1"是16（二进制10000），&运算取低5位，但低5位中最高位始终是0，相当于只取低4位，反而浪费位数，还不如2的倍数能充分利用低k位，配合扰动函数减少碰撞。
- 为什么 HashMap 的数组容量必须是 2 的倍数？这对下标计算和扩容有什么好处？
• 核心回答：HashMap 强制数组容量为2的倍数，主要有两个关键好处：①简化下标计算，提升效率：当容量是2的倍数时，"数组长度-1"的二进制是"全1"（比如容量16是10000，16-1=15是1111；容量32是100000，32-1=31是11111），此时"哈希值 & (数组长度-1)"的结果，与"哈希值 % 数组长度"完全相同，但位运算（&）的执行速度远快于取余运算（%）------比如计算"123 & 15"和"123 % 16"，结果都是11，但&运算不用做除法，速度更快；②方便扩容时元素转移：扩容后容量仍是2的倍数，元素的新下标要么与原下标相同，要么是原下标+原容量，无需重新计算哈希值，只需判断哈希值的某一位（新增的高位）是0还是1，就能快速确定新下标，大幅提升扩容效率。
• 思考+例子：
好处1：简化下标计算------比如要给参赛编号=123的学生分组，数组容量16（2^4）。用"123 & (16-1)"=123 &15=11（123的二进制最后4位是1011），和"123 %16=11"结果一样，但&运算比%运算快得多------就像算"100颗糖分给8个小朋友，每人分12颗，剩4颗"，直接看100的最后3位（8是2^3，最后3位是100），余数就是4，不用做除法，速度快。如果容量是17（非2的倍数），17-1=16（二进制10000），"123 &16=0"，而"123 %17=123-17×7=123-119=4"，结果不同，还得用%运算，效率低。
好处2：方便扩容转移------比如数组从16（原容量）扩容到32（新容量），原下标是11的学生（哈希值&15=11），新下标要么是11，要么是11+16=27。具体怎么判断？因为新容量32是2^5，计算下标时取哈希值的低5位，比原容量多了1位（第5位）。如果哈希值的第5位是0，新下标=11（低5位是01011）；如果是1，新下标=27（低5位是11011）。比如学生A的哈希值=27，原容量16时&15=11，扩容后&31=27（第5位是1），新下标27；学生B的哈希值=11，原下标11，扩容后&31=11（第5位是0），新下标11。
用"班级座位扩容"理解：原班级有16个座位，扩容到32个座位，原11号座位的学生，新座位要么是11号（第5位是0），要么是27号（11+16=27，第5位是1）。老师不用重新算每个学生的座位号，只需看学生编号的某一位是0还是1，就能快速安排新座位，不用挨个重新计算，效率极高。
- 如果初始化 HashMap 时传入的容量是 17（非 2 的倍数），HashMap 会怎么处理？背后的逻辑是什么？
• 核心回答：如果初始化 HashMap 时传入的容量是17（非2的倍数），HashMap 会自动"向上寻找最近的2的倍数"，作为实际的数组容量------17对应的实际容量是32。背后的逻辑由专门的方法实现，具体步骤：①先将传入的容量减1（17-1=16）；②通过多次右移和异或运算，将减1后的数值的二进制位全部置为1（16→16 | 8=24→24 | 4=28→28 | 2=30→30 | 1=31）；③最后将结果加1（31+1=32），得到最小的、大于传入容量的2的倍数。
这样处理的目的是保证 HashMap 的数组容量始终是2的倍数，从而复用"位运算算下标""高效扩容转移"等核心优势，避免因容量非2的倍数导致的效率问题和哈希碰撞增多。
• 思考+例子：用"订外卖餐盒"的场景理解。你订外卖时，说"要装17份盒饭的餐盒"（传入容量17），但外卖店的餐盒只有2的倍数规格（2、4、8、16、32、64...）------16份装的餐盒放不下17份，下一个规格就是32份装的餐盒（最近的2的倍数），所以外卖店会给你32份装的餐盒（实际容量32），确保能装下所有盒饭。
背后的逻辑就像"找最小的能装下17份盒饭的2的倍数餐盒"：①先减1（17-1=16）------这一步是为了避免传入的容量本身是2的倍数时，多扩一倍（比如传入16，减1=15，最后加1=16，正确；如果不减1，16会变成32，导致餐盒太大，浪费空间）；②把16的二进制位全部置为1：16是二进制10000，右移1位得8（1000），16和8做"或"运算得24（11000）；右移2位得4（100），24和4做"或"运算得28（11100）；右移4位得2（10），28和2做"或"运算得30（11110）；右移8位得1（1），30和1做"或"运算得31（11111）------此时二进制全是1，相当于把餐盒的"容量上限"拉到最近的2的倍数减1；③加1得32（100000），就是最小的2的倍数餐盒。
如果传入的容量是18，减1=17（二进制10001），经过右移和"或"运算后变成31（11111），加1=32；传入20，减1=19（二进制10011），最终也变成31，加1=32------无论传入什么非2的倍数容量，都会向上找到最近的2的倍数，确保 HashMap 的核心功能高效运行。